PSO优化的BP神经网络
????欢迎来到智能优化算法的世界????博客主页：卿云阁????欢迎关注????点赞????收藏⭐️留言????????本文由卿云阁原创！????本阶段属于筑基阶段之一，希望各位仙友顺利完成突破????首发时间：????2021年1月7日????✉️希望可以和大家一起完成进阶之路！????作者水平
pytorch安装GPU版本 (Cuda12.1)教程
使用本教程前，默认您已经安装并配置好了python3以上版本。
关于GPT的20个知识，你都知道吗？
GPT提出了无监督预训练+微调的方案,对许多下游任务取得了state-of-the-art的效果,对人工智能产生了巨大影响。GPT的主要创新在于提出了大规模无监督预训练语言模型的方案,实现了NLP多个下游任务的效果提升。GPT的目的是通过无监督的预训练 obtain 语言理解能力,然后应用于下游的N
关于集群分布式torchrun命令踩坑记录（自用）
在训练或者微调模型的过程中，单节点的显存溢出，或者单节点的显卡较少，算力有限。需要跨节点用多个节点多块显卡来运行这项任务。这里就需要使用分布式命令，将这项任务分布到多个节点上来处理。
PyTorch-实现对表格类型数据的一维卷积（CNN1D）
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10个图像处理的Python库
在这篇文章中，我们将整理计算机视觉项目中常用的Python库，如果你想进入计算机视觉领域，可以先了解下本文介绍的库，这会对你的工作很有帮助。
【PyTorch如何实现CPU、GPU相互转换？】
PyTorch如何实现CPU、GPU相互转换？三种方法：定义device对象，.cuda方法，.cpu方法
怎么使用charGPT?
charGPT 是一种用于文本生成的模型，它以字符级别进行训练，可以根据给定的输入文本生成相关的输出文本。要使用 charGPT，你需要准备训练数据，然后使用 PyTorch 或 TensorFlow 进行训练。训练完成后，你可以使用训练好的 charGPT 模型来进行文本生成。你可以调用 char
2023 年十大目标检测模型！
上面列出的 2023 年用于对象检测的 10 大深度学习模型突出了该领域一些最有前途和创新的模型。是一种用于对象检测的深度学习模型，它使用特征金字塔网络和新的焦点损失函数。是一种用于对象检测的深度学习模型，它使用 R-CNN 网络的级联来提高对象检测的准确性。，即全卷积单阶段对象检测，是一种用于对象
基于tensorflow深度学习的猫狗分类识别
本实验的目的是基于深度学习方法进行猫狗分类，通过设计和训练深度神经网络模型，实现对输入图像进行准确的猫狗分类。
谷歌发布一个免费的生成式人工智能课程
在过去几周，我们看到的都是AI将如何改变生活，无论是ChatGPT的文本生成，还是SD，Midjourney 的图像生成，这些AI的特点就是都是生成式的AI。而几天前，谷歌推出了一个生成式人工智能学习课程，课程涵盖了生成式人工智能入门、大型语言模型、图像生成等主题。除了课程外，还有一套实验室和完成后
SGD简介
给你一个xyxyxy坐标系，上面有一些点，给你过原点的一条直线ywxy=wxywx，如何用最快的方法来拟合这些点？为了解决这个问题，我们要对问题定义一个目标，即让所有的点离直线的偏差最小。我们常用的误差函数为均方误差，对于一个点p1p_1p1来说，它与直线的均方误差可以定义为e1e_1e1e1y
人工智能(pytorch)搭建模型9-pytorch搭建一个ELMo模型，实现训练过程
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型9-pytorch搭建一个ELMo模型，实现训练过程，本文将介绍如何使用PyTorch搭建ELMo模型，包括ELMo模型的原理、数据样例、模型训练、损失值和准确率的打印以及预测。文章将提供完整的代码实现。
10分钟了解人工智能（最通俗的语言）
无人驾驶、智能家居、远程医疗……如今，人工智能(AI)技术已被广泛应用于金融、交通、医疗、安防、教育等领域，成为经济增长新动能
本地部署开源大模型的完整教程：LangChain + Streamlit+ Llama
在本文中，我将演示如何利用LLaMA 7b和Langchain从头开始创建自己的Document Assistant。
labelme的安装及使用
步骤3：点击鼠标左键，开始画框，把目标图片框住之后，再点击鼠标左键，结束画框，此时会弹出一个对话框，可以在输入框中输入你标注的目标的名字，如果是猫的话，就输入cat，如果是狗的话，就输入dog,然后点击OK按钮即可。步骤4：点击Save按钮，进行json标注文件的保存，首先在JPEGImage同级目
走进人工智能|强化学习 AI发展的未来引擎
作为读者，您可能会好奇强化学习在不同领域的应用。无论是医疗、金融、交通还是娱乐，强化学习都有着巨大的潜力。它能够帮助医生诊断疾病、帮助金融机构预测市场趋势、改善交通流量管理，并为我们提供更智能化的娱乐体验。随着技术的进一步发展，我们可以期待深度学习在更多领域中的应用，为我们的生活带来更多的便利和创新
LLMs开源模型们的分布式训练和量化
这篇博文主要整理一下目前流行的训练方法和量化。使通用LLMs适应下游任务的最常见方法是微调所有模型参数或微调尾层参数（Freeze）。然而这会导致每个任务都有一份单独的微调模型参数，训练成本高。- Adapter。冻结原有参数，添加adapter层用于微调。adapter层一般先向下投影，然后非线性
DETR代码学习（五）之匈牙利匹配
匈牙利匹配先前在损失函数那块已经介绍过，但讲述了并不清晰，而且准确来说，匈牙利匹配所用的cost值与损失函数并没有关系，因此今天我们来看一下匈牙利匹配这块的代码与其原理。前面已经说过，DETR将目标检测看作集合预测问题，在最后的预测值与真实值匹配过程，其实可以看做是一个二分图匹配问题，该问题的解决方
多模态机器学习对齐内容
介绍多模态机器学习对齐方向内容
